主要是load_dataset函数的使用,一般分在线从huggingface的数据库里加载和本地加载,本篇先介绍本地加载 本地加载 加载文件夹和jsonl import datasets from datasets import load_dataset dataset = load_dataset(path="imagefolder", data_dir="test_huggingface") # 直接这样也是可以的 #dataset = load_dataset("im...
dataset = load_dataset(path='squad', split='train') 2.2 从本地加载数据集 2.2.1 加载指定格式的文件 用path参数指定数据集格式 json格式,path="json" csv格式,path="csv" 纯文本格式,path="text" dataframe格式,path="panda" 图片,path="imagefolder" ...
然后执行你自己的代码,比如: from datasets import load_dataset ds = load_dataset("openai/gsm8k", "main") for split, split_dataset in ds.items(): split_dataset.to_json(f"gsm8k-{split}.jsonl") 1. 2. 3. 4. 你会发现数据集的下载速度变快了: Downloading readme: 7.94kB [00:00, 7.75M...
squad_it_dataset = load_dataset("json", data_files="./data/SQuAD_it-train.json", field="data") #也可以加载文本文件 dataset = load_dataset('text', data_files={'train': ['my_text_1.txt', 'my_text_2.txt'], 'test': 'my_test_file.txt'}) 1.2 加载远程数据集 url = "https://...
from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('path/to/local/dataset.json') 三、处理数据集 datasets库提供了丰富的API用于处理数据集。例如,我们可以使用map函数对数据集中的每个样本进行变换,使用filter函数过滤掉不符合条件的样本,使用concatenate_datasets函数合并多个数据集等。这些操作都非常直观和易...
要启用数据集流式传输,你只需将Streaming=True参数传递给load_dataset()函数。 例如,让我们再次加载 PubMed Abstracts 数据集,但采用流模式: pubmed_dataset_streamed = load_dataset("json", data_files=data_files, split="train", streaming=True) ...
importdatasets# 加载单个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('squad')# 加载多个数据集raw_datasets=datasets.load_dataset('glue','mrpc') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 从文件中加载数据 支持csv, tsv, txt, json, jsonl等格式的文件 fromdatasetsimportload_dataset ...
fromdatasetsimportload_dataset fw = load_dataset("HuggingFaceFW/fineweb", name="CC-MAIN-2024-10", split="train", streaming=True) FineWeb数据卡 数据实例 下例为CC-MAIN-2021-43 的一部分,于2021-10-15T21:20:12Z进行爬取。 { "text":"This is basically a peanut flavoured cream thickened with...
dataset = load_dataset(dataset_id,name=dataset_config) # Load tokenizer of FLAN-t5-base tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id) print(f"Train dataset size:{len(dataset['train'])}") print(f"Test dataset size:{len(dataset['test'])}") ...
dataset_name = "train.jsonl" new_model = "llama-2-7b-finetuned" output_dir = "./results" num_train_epochs = 8 bnb_config = BitsAndBytesConfig( load_in_4bit=True, bnb_4bit_quant_type="nf4", bnb_4bit_compute_dtype=torch.float16, ...